Research Data Management
El servicio de Research Data Management de la Universidad de los Andes, liderado por el Data Steward, ofrece acompañamiento experto en cada etapa del ciclo de vida de los datos. Desde la planificación y recolección hasta la preservación y reutilización, te ayuda a cumplir con estándares éticos, legales y técnicos, aumentando el impacto, la reproducibilidad, la seguridad y la visibilidad de tu investigación.
- Planes de gestión de datos de investigación
- Almacenar y compartir datos de investigación.
- Publicar y citar data sets.
- Cumplimiento normativo.
- Apoyo en análisis, limpieza y extracción de datos, a través del equipo de data scientist.
Max Koelbl
Data Steward Research Data Management UANDES Asesor en Centros de Investigación y ESE
Además, ofrece capacitaciones gratuitas presencia o en línea en la gestión de datos.
Plan:
Convierte la planificación de datos en una ventaja competitiva:
El Data Steward te ayuda a cumplir con los requisitos de los financiadores y anticipar desafíos antes de que surjan.
Requisitos comparados de concursos Fondecyt
Requisitos comparados de concursos Fondecyt
| Requisito | Fondecyt Iniciación | Fondecyt Regular | Fondecyt Postdoctorado |
|---|---|---|---|
| Postulante | Doctor obtenido hasta 5 años antes del cierre. | Investigador/a con trayectoria. | Doctor/a reciente. |
| Nacionalidad | Residente en Chile. | Residente en Chile. | Residente en Chile. |
| Institución patrocinante | Requiere patrocinio institucional. | Requiere patrocinio institucional. | Requiere patrocinio institucional. |
| Dedicación | Exclusiva. | Mínimo 6 meses por año. | Exclusiva. |
| Duración | 2–3 años. | 2–4 años. | 2–3 años. |
| Financiamiento | $30.000.000 CLP/año | $57.000.000 CLP/año | $27.000.000 CLP/año |
| Co-investigadores | No permite | Permite | No permite |
| Carta de patrocinio | Requerida | Requerida | Requerida |
| Certificaciones éticas | Si aplica | Si aplica | Si aplica |
| Restricciones | No haber tenido Fondecyt previo. | No especificada. | No haber tenido el mismo fondo. |
Requisitos generales referenciales de concursos Fondecyt.
Collect:
Crear rutinas simples, seguras y eficientes:
Te apoyamos en prácticas de recolección que aseguran la calidad de datos primarios y secundarios.
Colección segura de datos de investigación
La recolección de datos debe realizarse siguiendo criterios de seguridad, estandarización y protección de la información, asegurando su calidad y preservación a lo largo del proyecto.
Process:
Mejora la calidad de tu análisis desde la base:
Recibe guía en codificación, documentación y formatos óptimos para facilitar el procesamiento futuro.
Guía práctica: ¿Cómo documentar tus datos de investigación?
En las universidades, la documentación de datos es parte esencial del compromiso con una investigación ética, reproducible y transparente.
- Facilita su comprensión y reutilización.
- Agiliza el trabajo en equipos.
- Cumple con los principios FAIR.
- Asegura la trazabilidad y la integridad científica.
Niveles de documentación
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Documentación a nivel de proyecto
Entrega una visión general del estudio.
|
Documentación a nivel de datos
Permite comprender y reutilizar los datos.
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Documentación según disciplina
Ciencias Sociales
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Ciencias de la Salud
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Ingeniería y Ciencias Exactas
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Humanidades y Artes
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Economía y Negocios
|
|
Diccionario de datos
Tabla que describe variables y permite interpretar el dataset.
| Variable | Descripción | Tipo | Codificación | Unidad | Notas |
|---|---|---|---|---|---|
| id_participante | Identificador único | Numérico | – | – | Anónimo |
| sexo | Sexo | Categórico | 1=Hombre, 2=Mujer | – | Autodeclarado |
| edad | Edad | Numérico | 18–99 | Años | Redondeado |
| satisfacción | Nivel de satisfacción | Ordinal | 1–5 | – | Likert |
| fecha_encuesta | Fecha | Fecha | YYYY-MM-DD | – | ISO 8601 |
Recursos
Siguientes pasos
- Documentar desde el inicio.
- Usar el DMP.
- Crear diccionario actualizado.
- Usar formatos abiertos.
- Depositar en repositorio.
- Contactar Data Steward.